0 引言
随着市场竞争的日益激烈，现代制造企业需要不断提高对不确定性因素的快速反应和处理能力，以维持和提高企业综合竞争力。当前，制造企业面对的不确定性因素越来越多，这些因素包括企业内部条件变化的不确定性和企业外部环境变化的不确定性两大方面。生产过程中的人员、设备、质量、物料等异常事件是现代制造企业内部不确定性因素的重要组成部分。对于大多制造企业来说，车间生产过程的复杂性和不可预测性导致物料异常、设备异常、人员变更、生产计划变更和紧急任务插入等异常情况时有发生。然而，目前生产车间主要采用传统手工模式进行异常事件管理，因此难以及时获取异常事件信息，更难以及时做出处理和有效预测。车间异常事件的发生时常会造成生产停工，甚至长时间停产，从而影响企业生产任务的执行和产品质量及订单交货期。因此，现代制造企业迫切需要一种对车间生产异常事件进行有效管理的实时管理系统，以实现对生产异常事件的采集、传递、监控、评价和预警等一体化集成运行，从而提高企业对异常事件的快速反应和处理能力。
当前，国内外已有许多专家和学者在车间生产现场信息管理和监控方面进行了大量地研究，并取得了许多研究成果。
1 系统的体系结构
目前制造企业车间生产异常事件管理存在的问题主要体现在以下三个方面：
(1)异常事件信息采集手段落后大多数制造企业主要依靠传统的手工方式(如纸质统计报表等)采集车间生产异常事件信息，这种方式采集效率低、出错率高且信息滞后。
(2)异常事件信息传递方式落后在异常信息的传递方面，制造企业大多也采用传统的人工和电话等信息传递方式，传递速度慢且信息易失真，使得相关管理人员不能及时、准确地响应异常事件。
(3)缺少异常事件处理信息化支持平台当车间生产异常事件发生时，由于缺少一个支持异常事件处理的信息化平台，管理人员与生产现场事件处理人员和操作工人之间难以实时进行信息交互和业务协同，以致难以对异常事件及时做出响应和快速制定出有效解决方案。
针对以上问题，本文建立了如图1所示的一种车间生产异常事件实时管理系统的体系结构。该体系结构有以下几个特点：
图1 车间生产异常事件实时管理系统体系结构
(1)在采集车间生产异常事件信息方面，采用了一种基于多功能交互式信息终端的信息采集方式。该终端是笔者所在课题组前期的一项国家发明专利(专利名称：网络化制造系统中的多功能交互式信息终端，专利号ZL02113585.1)。该终端可用于车间数据和音视频等信息的采集、传递与监控，从而为企业内和企业间各种制造活动提供网络化信息交互支持。通过车间现场布置的多功能交互式信息终端，现场工人可以将车间生产现场的异常信息及时录入系统，并与管理人员进行实时信息交互，从而实现生产异常事件信息快速、准确、及时地采集和定位。
(2)在传递车间生产异常事件信息方面，采用了多种实时信息传递方式。系统可以通过计算机网络、手机短消息、警报装置、LED大屏幕等多种信息传递方式，将生产现场采集的异常信息及时传递给相关管理人员，也可以将管理人员制定的异常事件处理方案和指令及时传递给现场的相关操作人员。通过多方式的信息传递，管理人员及决策层可不受地点限制，能及时、准确和全面掌控企业车间生产现场异常事件状况。
(3)在处理车间生产异常事件信息方面，应用了一套实时管理支持系统。系统主要功能包括异常信息采集、异常信息传递、异常事件处理、综合查询分析、专家知识库、基础数据管理和系统集成接口等功能模块。通过本系统可以为生产异常事件信息的采集、传递、处理和分析等提供一个集成化应用支持平台，同时也能为管理人员与生产现场事件处理人员和操作工人之间的信息交互和业务协同搭建一个信息化桥梁。另外，通过系统提供的专家知识库，一方面当发生异常事件时，可以借助专家知识和历史经验快速制定有效地解决方案；另一方面也可以进行有效地预测并及时预警，进一步预防和减少了异常事件的发生。
2 系统的运行流程
车间生产异常事件实时管理系统的运行流程如图2所示。
图2 车间生产异常事件实时管理系统运行流程
(1)当生产线发生异常事件时，通过布置在生产现场的多功能交互式信息终端实时采集相关信息，并通过计算机网络传送到系统服务器；服务器端管理系统通过计算机网络和移动通信接口等多种方式将信息发送到管理人员的电脑或手机上。
(2)相关责任人员收到异常信息后，根据情况分派处理人员，会同相关人员对异常事件进行及时处理并及时反馈处理结果。同时相关责任人记录事件发生的原因及事件的处理结果，并将此类异常事件处理过程和解决方案存入异常事件专家知识库中，以便指导今后同类异常事件的处理。
(3)当不同类型的车间生产异常事件解决方案积累到一定程度时，基于专家知识库和利用模糊综合评价方法等可进行车间异常事件的预测，并向相关负责人发出预警信息，相关负责人便可以在生产异常事件发生之前采取预防措施避免异常事件的发生，从而进一步减少因生产异常事件所造成的损失。
3 系统实现的关键技术
3.1 基于多功能交互式信息终端的生产异常事件信息实时采集技术
车间异常事件信息的实时、动态获取是对异常事件进行快速、有效处理的基础。传统车间异常事件管理一直是通过手工方式完成的，信息采集的实时性不强，且容易出错。本文提出了一种基于多功能交互式信息终端的信息采集方式。因为该终端具有以下特点：①功耗低，能全封闭长期稳定运行于恶劣的车间生产环境；②具有数据采集、信息交互和设备集成等多种功能；③可通过标准接口集成车间各种加工设备，实时采集设备运行参数，对设备运行状态进行监控。所以基于该终端能较方便地实现企业管理层与生产现场事件处理人员和操作工人之间的实时信息交互。基于多功能交互式信息终端的生产异常事件信息实时采集与交互模式如图3所示。
图3 基于多功能交互式信息终端的生产异常事件信息实时采集与交互模式
对于数字化程度和接口开放程度较高的设备的故障信息，可通过传感器、网口、串口等实时自动采集，然后通过车间局域网上传到生产异常事件实时管理系统的数据库服务器，并及时传递给相关管理人员进行处理。处理指令通过系统实时下达到多功能交互式信息终端，指导操作工人处理设备故障。对于物料异常信息、质量异常信息、人员异常信息，以及数字化程度和接口开放程度较低的普通设备的故障信息等，可由现场管理和操作工人通过多功能交互式信息终端人机交互界面进行录入，并及时上传到数据库服务器。因为这些异常信息的录入是采取人工录入方式，所以这些异常事件信息的采集具有一定的延时，但与传统的手工管理模式相比，这些异常事件信息的采集和传送的及时性和准确性都有明显提高。
3.2 基于移动通信接口技术的生产异常事件信息实时传递方法
本系统中的生产异常事件信息传递功能是通过计算机网络、手机短消息、警报装置、LED大屏幕等多种方式实现的。以下主要对基于移动通信接口技术的异常事件短消息传递方式进行阐述。在构建系统时，采用了移动通信接口技术，可以将生产现场信息以手机短信的形式实时地发送到相关管理人员的手机上，同时也能接收绑定手机发送过来的处理指令，这样可以实现企业生产信息的实时管理和反馈。利用本方法，企业各个部门的工作人员都能通过全球移动通讯系统(Global Systerm for Mobile colnnlunications，GSM)或码分多址(Code Division Multiple Access，CDMA)移动通信网络，以短消息形式实时访问系统。本方法在一定程度上可以解决因地理位置不确定或计算机网络难以接入等原因而造成生产异常事件信息不能及时传递的问题，但因为短信息传递方式可能会受到通讯盲区等因素的影响，或接收人员查阅时间可能存在滞后，所以用短消息传递异常事件信息的实时性的保证就需要一些补充机制，例如可采取接收方回复确认的方式，以确定异常事件短消息是否被相关人员收到，若没有得到回复则可及时选择其他通知方式。基于移动通信接口技术的短消息传递模式如图4所示。
图4 基于移动通信接口技术的短消息传递模式
短消息在传递过程中主要包括两个处理过程，即短信息接收过程和短信息发送过程。短消息接收业务流程是用户发出的短信息，通过相应的GSM/CDMA网络、短信中心和相应的地区短信网关转发给SP，再经过短消息服务(Short Massaging Service，SMS)应用系统短信接口模块传送到应用系统数据库服务器，应用系统根据短信息指令进行响应；短消息发送业务流程是应用系统通过SMS应用系统短信接口模块发出短信息，经过SP、短信网关转发给相应的地区短信中心，继而发送给用户。在SMS短信接口模块和SP短信接口之间采用基于TCP/IP协议的超文本传输协议(HyperText Transfer Protocol，HTTP)，以POST/GET方法，通过80端口进行通讯，双方互为客户端/服务器。
3.3 基于模糊综合评价的生产异常事件预警方法
模糊综合评价方法是一种定性和定量相结合的决策分析方法，该方法已大量应用于复杂、随机事件的预警中。本文将模糊综合评价方法运用于生产异常事件预警中，对一些决策者的经验判断进行量化，能够更准确地对生产过程中即将发生的异常事件进行预测，并及时向各相关人员发出预警信息。基于模糊综合评价的生产异常事件预警实现的具体过程如下：
(1)对车间生产异常事件进行分类管理
对异常事件的分类管理是车间生产异常事件管理和预警的基础。车间生产异常事件一般可分为设备异常、物料异常、质量异常、人员异常、工装异常等几大类。每一个大类根据具体情况又可分为多个小类，如设备异常可分为机械故障、电气故障、动力问题和控制系统故障等；物料异常可分为自制件缺件和外购件缺件等。如图5所示为某车用空调企业车间生产异常事件的分类图。车间生产异常事件的管理和预警一般需要细化到各个异常事件小类。
图5 某车用空调企业车间生产异常事件分类图
(2)确定车间生产异常事件影响因素及其隶属函数
以上每种生产异常事件一般都由多种因素引起，例如设备异常中的机械故障，其对应的影响因素一般有工作状态噪音、机器运行时间、工作环境指标等。设车间生产异常事件类型为m种，对应的影响因素有以种，异常事件类型y和影响因素X可分别表示为：
Y＝(Y1，Y2，...，Ym)，X＝(x1，x2，...，xn)。
车间生产异常事件每一影响因素都需要建立一个合适的隶属函数，影响因素隶属函数向量H(X)可表示为
u(X)＝(u1(x1)，u2(x2)，...，un(xn))。(1)
(3)确定异常事件类型和影响因素对应的模糊关系矩阵
利用模糊信息处理方法，确定异常事件类型和影响因素对应的模糊关系矩阵为
矩阵R中以影响因素为行，以异常事件为列。其中rij(i＝1，2，...，m，j＝1，2，...，n)是专家根据经验给出的，表示在所有造成异常的事件中，第i种异常事件的影响因素中第j种影响因素所占的权重，故有
为提高准确性，可选k位专家来分别给出各自的模糊关系矩阵Ri(i＝1，2，...，k)，再进行加权平均，权重wi(i＝1，2，...，k)可根据各位专家的可信度来确定。例如，请4位专家根据各自经验分别给出模糊关系矩阵R1，R2，R3，R4，再根据他们的可信度分别给出权重w1，w2，w3，w4(w1+w2+w3+w4＝1)，则
R＝w1R1+w2R2+w3R3+w4R4。(2)
(4)建立X对于y的综合评价模型
根据模糊数学原理可以建立X对于Y的综合评价模型为
V(X)＝H(X)·R。(3)
根据最大隶属度原则，当Vi＝max{V1，V2，...，Vm}时，说明第i种类型的异常事件发生的可能性最大。
(5)设置阙值
本文采用参数表征法表征最终的评价结果。参数表征法的作用就是将评价集合中的分散元素值转变成一个可比的综合值，以便进行比较。由此，需要确定评价集的等级加权向量来对评价集合进行加权。根据车间生产异常事件安全管理特点，将综合值划分为五个部分，对应评价指标的五个警戒级别：警戒级[1，0.8]，低警戒级[0.8，0.6]，过渡级[0.6，0.4]，基本安全级[0.4，0.2]，安全级[0.2，0]。
(6)预警结果输出
通过上述方法对车间生产异常事件的评价指标进行综合评价后，就会得到该生产异常事件当时的模糊综合评价值，即该生产异常事件当时的警戒级别状态值，并将评价值存入数据库。评价结果可用图6所示的预警信号图的方式输出。在信号图输出的过程中，可根据该生产异常事件以前的模糊综合评价值的历史记录及其变化规律，生成该生产异常事件的警戒状态在未来一段时间内的发展趋势，即形成该生产异常事件的一种参考异常时间预案。通过该预警信号图，决策者就能够直观地了解各生产异常事件的状态和未来的走势，为决策提供参考依据，及时采取相应的措施，确保生产过程处于安全和有序的状态。
图6 车间某生产异常事件预警信号图
图6中Ⅰ区代表警戒级，Ⅱ区代表低警戒级，Ⅲ区代表过渡级，Ⅳ区代表基本安全级，Ⅴ区代表安全级。管理人员根据本图便可以判断出未来一个时间段内该生产异常事件发生的可能性。例如，如果评价结果处于Ⅱ区，说明这一时段有发生该生产异常事件的危机，必须提前查找原因并采取相应的预防措施。
4 应用实例
目前，本文的研究成果已在重庆南方英特空调有限公司得到了应用，效果良好。南方英特空调是一家典型的汽车零部件制造企业，主要生产汽车空调系统和发动机冷却系统。由于该企业在车间生产现场实时监控方面比较落后，当车间发生生产异常事件时，管理人员及高层领导难以在第一时间准确和全面地获取相关信息并及时做出反应，由此造成车间生产线的停顿或停工，影响了企业的生产进度。为此企业实施了车间生产异常事件实时管理系统，包括异常信息采集、异常信息传递、异常事件处理、专家知识库和综合查询分析等功能，大大提升了企业对车间生产异常事件的快速反应和处理能力。企业在实施车间生产异常事件实时管理系统的过程中，关键点主要有以下三方面：①生产异常事件信息的动态采集；②生产异常事件信息的实时传递；③生产异常事件的综合查询统计分析与预警。
(1)车间生产异常信息的动态采集
利用在生产现场布置的多功能交互式信息终端，可准确、及时地获取车间生产异常事件信息。基于多功能交互式信息终端的生产异常事件采集场景如图7所示。
图7 基于多功能交互式信息终端的生产异常事件采集场景
(2)生产异常事件信息实时传递
当生产现场发生异常事件或系统对某生产异常事件发出预警时，系统可自动把异常事件相关信息通过计算机网络、LED大屏幕、声光警报装置和手机短消息等方式传递给相关人员。企业管理人员能及时了解车间生产现场的异常状况，并及时进行决策和处理。如图8所示为管理人员手机接收到生产异常事件的短信息界面。
图8 生产异常事件手机短信息界面
(3)生产异常事件的综合查询分析与预警
图9所示为某时间段车间现场各种异常事件发生情况的查询界面和统计柱状图。其中在异常事件的查询界面罩使用背景颜色来区分异常事件的处理状态，背景为深灰色的代表需要处理的异常事件，背景为浅灰色的代表处理过程中的异常事件，背景为白色的代表不需要处理或已经处理过的异常事件；异常事件统计柱状图表示从2007年12月26日～2008年2月26日的生产异常事件统计表。同时本系统还实现了对车间每一种生产异常事件的预警，其预警结果以图6所示的预警信号图的方式输出；管理人员根据预警信号图可以判断出未来一个时间段内某生产异常事件发生的可能性，并及时或提前查找原因，采取相应的预防措施。
图9 异常事件查询界面与统计柱状图
5 结束语
本文构建了一种能支持异常事件信息动态采集、实时传递、快速处理和综合杳询分析的车间生产异常事件实时管理系统，建立了该系统的体系结构和运行流程。该系统通过在生产现场布置的多功能交互式信息终端，能实现生产异常事件信息的实时采集，以及支持生产现场事件处理人员和操作工人与管理层人员之间的实时信息交互和、业务协同；通过计算机网络和手机短消息等多种方式，实现了生产异常事件信息的实时传递；通过系统提供的生产异常事件专家知识库和模糊综合评价方法，可以对生产异常事件进行系统的分析和预测。该系统在重庆市某车用空调制造企业中得到了成功应用，大大提升了企业对车间生产异常事件的快速反应和处理能力，有效保证了企业车间生产的正常运转。
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本文标题：车间生产异常事件实时管理系统研究
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